Preuve et surveillance des salariés : regard français
Bibliographic record
Abstract
Avec le développement des technologies de l’information et de la communication, les techniques de surveillance des salariés se sont multipliées. L’évolution s’est principalement traduite par un contrôle moins visible, la caméra et les badges électroniques ayant progressivement remplacé le contremaître. En outre, l’outil informatique a largement pénétré les entreprises. Ces situations soulèvent des interrogations majeures : faut-il notamment poser des limites aux contrôles que peuvent exercer les employeurs sur les salariés ? Il convient d’abord de rappeler qu’il est légitime pour un employeur de surveiller l’activité de ses travailleurs. Par le contrat de travail, le salarié se soumet au pouvoir de direction du chef d’entreprise. La difficulté réside en réalité dans la possibilité de porter atteinte à certains espaces de vie personnelle. C’est notamment la vie privée qui risque d’être malmenée, le salarié pouvant être filmé ou écouté à son insu. Le contrat de travail ne peut légitimer de telles situations : la liberté étant inhérente à la condition d’Homme, on ne peut y renoncer moyennant rémunération. De plus, ces nouveaux procédés de preuve sont peu compatibles avec la loyauté contractuelle qui doit présider aux relations de travail.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".